본 연구는 윌리엄 포사이드(William Forsythe)의 "One Flat Thing Reproduced"를 바르테니에프 펀더멘탈(Bartenieff Fundamentals)을 통해 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 분석하였다. 본 연구 목적은 윌리엄 포사이드의 대표적인 안무적 특징인 역동성, 강인함과 공간적 조화로움을 가능하게 하는 그의 무용수들이 가지는 특징적인 움직임 패턴을 알아보기 위함이다. 연구결과 윌리엄 포사이드는 호흡을 안무의 요소로 사용하였고, 상-하체분리패턴은 포사이드 움직임의 특징적인 요소로 관찰되었으며, 서포트(Support)가 있는 듀엣(Duet) 움직임에서는 신체반쪽연결패턴을 사용하는 것으로 나타났다. 이는 역동성, 강인함과 공간적 조화로움이 깊은 관련이 있을 것으로 보여 진다. 더 많은 사례를 통해 움직임 패턴을 연구한다면 에너지 표현에 직접 적용 가능한 패턴들을 구체적으로 밝혀내어 안무를 하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
캐쉬를 사용하는 분산 공유 메모리 시스템에서는 캐쉬들 사이의 일관성 유지를 위한 지연 시간이 성능에 큰 영향을 미친다. 최근에는 각 공유 메모리의 일반적인 접근 패턴을 학습하여 일관성 유지의 예측적 수행을 가능하게 하는 메모리 공유 패턴 예측기가 연구되고 있다. 기존의 메모리 공유 패턴 예측기는 패턴 정보를 저장하기 위해서 모든 메모리 블락마다 예측 테이블들을 할당하지만 실제로 성능 향상에 도움을 주는 테이블들은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 적은 양의 패턴 저장 공간을 사용하면서 기존의 예측기와 유사한 성능을 낼 수 있는 캐쉬 구조의 메모리 공유 패턴 예측기를 제안한다, 제안된 예측기에서는 좋은 성능을 내는 예측 테이블들을 선택적으로 저장하게 하는 효율적인 테이블 교체 기법이 요구된다. 본 논문에서는 LRU 교체 기법을 캐쉬 구조의 예측기에 적용시켰을 때의 문제점을 분석하고 제안된 예측기의 특성에 적합한 테이블 교체 기법을 제안한다.
본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.
본 논문은 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 최소화하여 최적화하는 방법을 제시한다 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 주빔 부근의 측면롭의 효과적인 제어를 위하여 지수 함수적인 계수를 제안하였으며 그 결과 측면롭의 수준이 전체적으로 균등하게 분포되는 패턴을 얻을 수 있었다. 이 결과는 입력잡음신호가 어레이 공간상에 균등하게 입사될 때 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
소프트웨어 산업의 급속한 발전과 더불어 소프트웨어의 생산성의 향상과 재사용 측면이 매우 강조되면서 다양한 방법으로 접근이 되고 있다. 특히 J2EE의 EJB 기반의 컴포넌트 개발은 플랫폼에 독립적으로 운용이 가능한 시스템개발에 큰 영향을 미쳤다. 그리고 디자인 패턴의 개념을 도입함으로써 다시 발생될 수 있는 문제점들을 패턴으로 정리하고 해결점까지 제시하고 있어 소프트웨어의 재사용 측면에 발전을 가져오고 있다. 본 논문에서는 여러 디자인 패턴 중 Dual Persistent Entity Bean 디자인 패턴을 이용하여 엔티티 빈을 설계하는데 BMP와 CMP를 동시에 지원할 수 있는 환경을 이용한 모델을 제시하고 있다.
본 논문은 다구간 등분할법과 퍼지추론으로 단어인식을 행하는 패턴매칭법을 제안한다. 패턴매칭시 발생되는 시간변동은 발성순서에 따라 등간격으로 다구간 분할함으로써 해결하고, 주파수변동은 구간의 차수별로 정해진 퍼지관계로부터 패턴간의 퍼지추론이 행해짐으로써 흡수한다. 추론에 사용된 삼각형 맴버쉽 함수의 중심값과 변동폭은 패턴의 평균값과 분산값으로 대응되도록 작성한다. 20대 남성 2인이 발성한 데이터를 사용하여, 제안된 방법으로 DDD지역명 28개를 구간수와 변동폭을 달리하여 인식실험한 결과, 8구간과 4배의 변동폭을 가질 때 92%의 인식을 얻었다.
컨테이너터미널에서 사용되는 하역시스템은 유류 및 전기 에너지를 주로 소모하는 특성을 가지고 있어 컨테이너의 작업량에 따라 에너지 소비가 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 컨테이너터미널 운영사에서 하역작업시 장비별로 소비하는 에너지소비 패턴분석을 하고자 한다. 에너지소비 패턴을 분석하기 위해 하역장비별 에너지 소모량과 영역별 컨테이너 처리량을 상호비교 분석하였다. 그리고 컨테이너터미널에서 소비하는 에너지의 월별 소비패턴에서 정상적인 에너지 소비패턴과 비정상적인 에너지 소비패턴을 분류하는 방법을 도출하고 정상적인 에너지소비 패턴을 유도하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
영상 보안 시스템에 사용되는 일반적인 CCTV 로 획득한 영상에서의 움직이는 피사체의 화질은 좋지 않다. 본 논문에서는 주변광을 정의하고 이를 통해 외부조명 조건하에 획득한 영상의 모션 디블러링을 위한 PSF 패턴을 최적화하여 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 외부조명 동작 패턴에 주변광을 분석한 패턴을 더하여 영상복원을 수행하기 위한 PSF 패턴을 생성한다. 제안한 방법으로 최적화된 PSF 패턴을 사용하여 영상을 복원한 결과 기존에 사용된 방법에 비해 주관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.
데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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